如何在xarray.DataArray.diff之前预加值？

Question

给定一个沿日期和深度维度具有面积值（'Af'）的xarray.DataArray:xarray.DataArray 'Af' (time: 366, z: 20)，如何获得每个日期的深度维度上的每个面积之间的差值，长度与“area”相同，且第一个差值等于第一个索引的“area”

比如：

面积_1=Af_1

面积2=面积1-面积2

面积i=面积i-面积i（i-1）

如果是在numpy中，我可以使用np.diff(array, prepend=array[0])，但是prepend选项在xarray中不可用。有没有办法模仿xarray中的np.diff(array, prepend=0)

我对xarray（以及一般的编码）是新手，因此如果您有任何帮助，我将不胜感激

Answer 1

如果我理解正确，您需要执行以下操作：

1. 计算沿z维的面积差。这必然会导致坐标比以前短
2. 然后，您需要在第一个深度处预处理区域，以获得相同长度的数组

您可以使用xarray的diff方法执行第一步，使用concat执行第二步

import numpy as np
import xarray as xr

# Create a dummy dataset
da = xr.DataArray(
    data=np.random.rand(3, 4),
    dims=("time", "z"),
    name="area",
    coords={"time": np.arange(3), "z": np.arange(4)},
)

# Compute the differences
differences = da.diff(dim="z", label="upper")
# Concatenate the differences with the areas at the first depth
xr.concat([da.isel(z=0), differences], dim="z")

我认为这是最简单的方法，因为您可以利用xarray标记的维度。 但是，您实际上可以在xarray数据阵列上使用任何numpy函数。因此，您也可以使用np.diff。但是，最终将得到一个未标记的numpy数组，因此必须读取维度和坐标。 最简单的方法是使用data参数的copy方法。它将创建一个结构与原始阵列相同（DIM和coords相同）但数据不同的阵列：

# Compute diffs with numpy and write the results back into a DataArray
da.copy(data=np.diff(da, axis=da.get_axis_num("z"), prepend=0))